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  <title>百度技术认证 | Hexo</title>
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<meta name="description" content="第二章 线性表线性表：表内数据类型相同，有限序列 本章将以总结的形式展现： 2.1 顺序表与链式表的区别     顺序表 链式表     存取 随机存取 顺序存取   结构 顺序存储（连续） 随机存储（不连续）   空间分配 静态存储（可以动态分配） 动态存储   操作 查找 O(1) ,插入和删除O（n） 查找 O(n) ,插入和删除O（1）   缺点 插入删除不便，长度不可以改变 查找速度慢，">
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                <i class="iconfont icon-tag"></i><a>数据结构，最短路径，图</a>
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                <i class="iconfont icon-tag"></i><a>机器学习</a>
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        <h1 id="百度技术认证-深度学习初级工程师考试"><a href="#百度技术认证-深度学习初级工程师考试" class="headerlink" title="百度技术认证-深度学习初级工程师考试"></a>百度技术认证-深度学习初级工程师考试</h1><p> <a target="_blank" rel="noopener" href="http://bit.baidu.com/detail?id=162&amp;type=2">http://bit.baidu.com/detail?id=162&amp;type=2</a> </p>
<h1 id="考试大纲"><a href="#考试大纲" class="headerlink" title="考试大纲"></a>考试大纲</h1><h1 id="一、基本要求"><a href="#一、基本要求" class="headerlink" title="一、基本要求"></a>一、基本要求</h1><p>能够熟练开发、修改和运行深度学习代码，并进行工程化层面上的改造；具备面向初等复杂的应用问题有初步转化为合适的机器学习问题并解决的能力。</p>
<h1 id="二、考试内容"><a href="#二、考试内容" class="headerlink" title="二、考试内容"></a>二、考试内容</h1><h2 id="1-数学基础（5-）"><a href="#1-数学基础（5-）" class="headerlink" title="1.  数学基础（5%）"></a>1.  数学基础（5%）</h2><p>l 熟悉微积分基础知识，包括极限与积分、导数与二阶导数、方向导数、凸函数与极值、最优化方法；</p>
<p>l 熟悉概率与统计基础，包括古典概率、常用概率分布、贝叶斯公式、假设校验；</p>
<p>l 熟悉线性代数基础，包括矩阵与向量、矩阵乘法、矩阵特征值和特征向量。</p>
<h2 id="2-Python基础（5-）"><a href="#2-Python基础（5-）" class="headerlink" title="2. Python基础（5%）"></a>2. Python基础（5%）</h2><p>l 掌握Python基础知识；</p>
<p>l 掌握Python常用库的基本操作，包括numpy、matplotlib、sklearn等。</p>
<h2 id="3-机器学习（20-）"><a href="#3-机器学习（20-）" class="headerlink" title="3. 机器学习（20%）"></a>3. 机器学习（20%）</h2><p>l 掌握机器学习基础知识，包括监督学习、非监督学习、强化学习的概念及区别；</p>
<p>l 熟悉监督学习，包括回归与分类、决策树、神经网络、朴素贝叶斯及支持向量机的应用；</p>
<p>l 熟悉无监督学习，包括K均值聚类及降维的应用。</p>
<h2 id="4-深度学习（30-）"><a href="#4-深度学习（30-）" class="headerlink" title="4. 深度学习（30%）"></a>4. 深度学习（30%）</h2><p>l 掌握深度学习概论，包括人工智能、机器学习、深度学习的关系；常见的深度学习网络结构；深度学习单层、浅层、深层网络的实现方式；</p>
<p>l 掌握卷积神经网络，包括卷积神经网络原理及经典模型、卷积的数学意义与计算过程、卷积运算、池化及经典网络的配置方式；</p>
<p>l 熟悉循环神经网络，包括循环神经网络原理及经典模型；文本和序列的深度模型；</p>
<p>l 了解深度生成模型与生成对抗网络。</p>
<h2 id="5-深度学习平台实战（30-）"><a href="#5-深度学习平台实战（30-）" class="headerlink" title="5. 深度学习平台实战（30%）"></a>5. 深度学习平台实战（30%）</h2><p>l 掌握主流深度学习平台的环境搭建方法；</p>
<p>l 熟悉深度学习模型的训练方式，包括网络结构设计和组网、损失函数、参数初始化、超参数调整和迭代优化；</p>
<p>l 熟悉深度学习平台模型实战（基于PaddlePaddle深度学习框架），包括识别数字、图像分类、词向量、情感分析、语义角色标注等。</p>
<h2 id="6-深度学习行业应用案例（10-）"><a href="#6-深度学习行业应用案例（10-）" class="headerlink" title="6. 深度学习行业应用案例（10%）"></a>6. 深度学习行业应用案例（10%）</h2><p>l 熟悉使用深度学习框架搭建分布式深度学习推荐网络模型；</p>
<p>l 熟悉使用深度学习框架实现简单的CTR预估；</p>
<p>l 了解使用深度学习框架实现简单的机器翻译。</p>
<h1 id="三、考试方式"><a href="#三、考试方式" class="headerlink" title="三、考试方式"></a>三、考试方式</h1><p>Pearson VUE考试中心上机考试，总分100分，共50题，题目均为选择题，考试时长为90分钟。</p>
<p>考试样题</p>
<p>一、单选题</p>
<ol>
<li><p>下列关于微分求导的表达式错误的是？</p>
<p>A．tanh函数y = tanh(x)的微分为 y’ = 1- y^2</p>
<p>B．sigmoid函数y = 1/(1+exp(-x))的微分为 y’ = -y(1-y)</p>
<p>C．RELU函数y = max(x,0)的微分为 y = 0 if x<0;1 if x>=0</p>
<p>D．Leaky RELU函数 y = max(ax,x)的微分为 y’ = a if x<0;1 if x>=0</p>
<p>参考答案：B</p>
</li>
<li><p>输入为32x32x3，卷积核大小为5x5，总共有10个卷积核，做卷积的时候stride=1，pad=2，那么这一层总共含有多少参数？</p>
<p>A．576    B．760    C．640    D．36864</p>
<p>参考答案：B</p>
</li>
<li><p>请问下列关于支持向量机SVM算法的描述错误的是？</p>
<p>A．SVM可以解决非线性问题</p>
<p>B．SVM对缺失数据不敏感，适合处理空值较多的情况</p>
<p>C．SVM可以解决小样本情况下的机器学习问题</p>
<p>D．SVM可以提高模型的泛化性能</p>
<p>参考答案：B</p>
</li>
<li><p>在词向量训练中，针对embedding层说法错误的是？</p>
<p>A．PaddlePaddle中，embedding层支持分布式存储</p>
<p>B．embedding层其实是一个lookup操作，查找对应ID得到embedding向量</p>
<p>C．embedding在训练过程中不会被更新</p>
<p>D．PaddlePaddle中embedding层支持不同精确读的数据类型，如float16，float32</p>
<p>参考答案：C</p>
</li>
</ol>
<p>二、多选题</p>
<ol>
<li><p>当我们在回归分类模型中遇到过拟合时，以下哪些方法可以用于优化？（正确选项数量为2个）</p>
<p>A．减少正则化参数</p>
<p>B．尝试非线性模型</p>
<p>C．增大用于训练的数据量</p>
<p>D．Bagging</p>
<p>参考答案：CD</p>
</li>
</ol>
<h1 id="复习"><a href="#复习" class="headerlink" title="复习"></a>复习</h1><h2 id="一，机器学习："><a href="#一，机器学习：" class="headerlink" title="一，机器学习："></a>一，机器学习：</h2><h3 id="1，监督学习与无监督学习"><a href="#1，监督学习与无监督学习" class="headerlink" title="1，监督学习与无监督学习"></a>1，监督学习与无监督学习</h3><p> <a target="_blank" rel="noopener" href="https://blog.csdn.net/a493823882/article/details/81183324">https://blog.csdn.net/a493823882/article/details/81183324</a> </p>
<p>监督学习：训练集有标签，根据训练集训练得到一个模型，再讲新的输入到改模型后得到一个新的输出</p>
<p>举例：KNN，SVM</p>
<p>无监督学习：没有训练集，输入的数据没有被标记， 根据样本间的相似性对样本集进行分类 （比如聚类），目标是聚内差距最小化，类间差距最大化</p>
<p>半监督学习： 半监督学习使用的数据，一部分是标记过的，而大部分是没有标记的，和监督学习相比较，半监督学习的成本较低，但是又能达到较高的准确度，即综合利用有类标的和没有类标的数据，来生成合适的分类函数。 </p>
<h3 id="2-强化学习"><a href="#2-强化学习" class="headerlink" title="2.强化学习"></a>2.强化学习</h3><p> <a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.cnblogs.com/pinard/p/9385570.html">https://www.cnblogs.com/pinard/p/9385570.html</a> </p>
<p> 强化学习的关键要素有：environment，reward（奖赏），action（动作） 和 state （状态）</p>
<p>稍微复杂的模型，还有5个要素，自己看</p>
<p>定义：</p>
<p>强化学习是智能体（Agent）以“试错”的方式进行学习，通过与<strong>环境进行交互获得的奖赏</strong>指导行为，<strong>目标是使智能体获得最大的奖赏</strong>，强化学习不同于连接主义学习中的监督学习，主要表现在<strong>强化信号</strong>上，强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号)，而不是告诉强化学习系统RLS(reinforcement learning system)如何去产生正确的动作。由于外部环境提供的信息很少，RLS必须靠自身的经历进行学习。通过这种方式，RLS在行动-评价的环境中获得知识，改进行动方案以适应环境。</p>
<h4 id="马尔科夫算法："><a href="#马尔科夫算法：" class="headerlink" title="马尔科夫算法："></a>马尔科夫算法：</h4><p> <a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.cnblogs.com/pinard/p/9426283.html">https://www.cnblogs.com/pinard/p/9426283.html</a> </p>
<p><img src="https://gitee.com/moluggg/image/raw/master/img/20200706221524.png"/></p>
<p>分析这张图， 　为了方便，我们假设衰减因子$γ=1,π(a|s)=0.5γ=1,π(a|s)=0.5$。 </p>
<p>公式加计算</p>
<p>概念已经了解，实例还没有去看</p>
<p><strong>概率论的一些公式要记住</strong></p>
<p>贝尔曼公式：</p>
<h3 id="3-监督学习"><a href="#3-监督学习" class="headerlink" title="3.监督学习"></a>3.监督学习</h3><p>—回归与分类、决策树、神经网络、朴素贝叶斯及支持向量机</p>
<p>前三类已经学习完毕，概念需要梳理</p>
<h4 id="朴素贝叶斯："><a href="#朴素贝叶斯：" class="headerlink" title="朴素贝叶斯："></a>朴素贝叶斯：</h4><p> <a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.cnblogs.com/luonet/p/4028990.html">https://www.cnblogs.com/luonet/p/4028990.html</a> </p>
<p> <a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.cntofu.com/book/85/ml/bayes/simple-bayes-real-use.md">https://www.cntofu.com/book/85/ml/bayes/simple-bayes-real-use.md</a> </p>
<ol>
<li><p>首先进行数据特征数据的选择以及划分</p>
</li>
<li><p>计算要分类标签在众多数据中的概率情况</p>
</li>
<li><em>计算每个类别条件下各个特征属性划分的频率</em> </li>
<li><em>使用分类器(公式）进行鉴别</em> </li>
<li>选择概率最大的一类情况作为答案</li>
</ol>
<blockquote>
<p>这里利用以下的公式：</p>
<p>贝叶斯定理：</p>
<script type="math/tex; mode=display">
P\left(y_{i}, X\right)=\frac{P\left(X, y_{i}\right) P\left(y_{i}\right)}{P(X)}=\frac{P y_{i} \prod P\left(x_{i}, y_{i}\right)}{P(X)}</script><script type="math/tex; mode=display">
P(B \mid A)=\frac{P(A \mid B) P(B)}{P(A)}</script><p>描述朴素贝叶斯的思想，步骤和工作过程</p>
</blockquote>
<p>思想： 对于给出的待分类项，求解此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类属于哪个类别。 </p>
<p>步骤：</p>
<script type="math/tex; mode=display">
P(C=0)P(x|C=0)=P(C=0)P(0.05<a_1<0.2|C=0)\
\P(0.1<a_2<0.8|C=0)P(a_3=0|C=0)=0.89*0.5*0.7*0.2=0.0623</script><script type="math/tex; mode=display">
P(C=1)P(x|C=1)=P(C=1)P(0.05<a_1<0.2|C=1)P(0.1<a_2<0.8|C=1)\
\P(a_3=0|C=1)=0.11*0.1*0.2*0.9=0.00198</script><p>朴素贝叶斯分类的思想真的很朴素，它的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类属于哪个类别。</p>
<p>　　朴素贝叶斯分类的工作过程如下：</p>
<p>　　(1)、设D是训练元组和它们相关联的类标号的集合。每个元组用一个n维属性向量X={x1,x2,…,xn}表示。</p>
<p>　　(2)、<strong>假定有m个类C1 ,C2,…Cm。给定元组X，分类法将预测X属于具有最高后验概率的类。也就是说，朴素贝叶斯分类法预测X属于类Ci，当且仅当</strong></p>
<p>​    　 <strong>P(Ci|X)&gt;P(Cj|X)   1≤j≤m, j≠i</strong></p>
<p>​    　<strong>这样，P(Ci|X)最大的类C1称为最大后验概率。根据贝叶斯定理</strong></p>
<p>（到底不明白的是：A属于哪一类到底是在A发生的概率下，类别发生的概率，还是在类别发生的概率下，A发生的概率，方然是前者。后者是类别内部的概率，前者是A发生情况下，那一类别最有可能概率最大。）</p>
<p>　　　　<img src="https://images0.cnblogs.com/blog/299456/201410/161452194515198.png" alt="img"></p>
<p>　　(3)、由于P(X)对所有类为常数，所以只需要P(Ci|X)P(Ci)最大即可。若类的先验概率未知，则通常假定这些类是等概率的，即P(C1)=P(C2)=…=P(Cm)，并据此对P(Ci|X)最大化，否则最大化P(Ci|X)P(Ci)</p>
<p>　　(4)、给定具有很多属性的数据集，计算P(Ci|X)的开销非常大。为了降低计算开销，可以做类条件独立的朴素假定。给定元组的类标号，假定属性值有条件地相互独立。因此，</p>
<p>　　　　<img src="https://images0.cnblogs.com/blog/299456/201410/161513138888403.png" alt="img"></p>
<p>   　　考察该属性是分类的还是连续值的，例如为了计算P(X|Ci)，考虑如下两种情况：</p>
<p>　　　　(a)、如果Ak是分类属性，则P(xk|Ci)是D中属性Ak的值为xk的Ci类的元组数除以D中Ci类的元组数|Ci,D|</p>
<p>　　　　(b)、如果Ak是连续值属性，则假定连续值属性服从均值为η、标准差为σ的高斯分布，由下式定义：</p>
<p>　　　　<img src="https://images0.cnblogs.com/blog/299456/201410/191640387165551.png" alt="img"></p>
<p>　　　　即P(xk |Ci)=g(xk,ηci,σci)</p>
<p>　　(5)、为了预测X得类标号，对每个类Ci，计算P(Ci|X)P(Ci)。该分类法预测输入元组X的类为Ci，当且仅当，P(X|Ci)P(Ci)&gt;P(X|Cj)P(Cj)1， 1≤j≤m, j≠i。即是，被预测的类标号是使P(X|Ci)P(Ci)最大的类Ci。</p>
<p><strong>需要一个具体的实例来了解</strong></p>
<p>了解拉普拉斯校准</p>
<p> 　当P(xk|Ci)=0怎么办，当某个类别下某个特征项没有出现时就出现这种现象，这时会出现的情况是：尽管没有这个零概率，仍然可能得到一个表明X属于Ci类的高概率。有一个简单的技巧来避免该问题，可以假定训练数据库D很大，以至于对每个计数加1造成的估计概率的变化可以忽略不计。但可以方便地避免概率值为0.这种概率估计计数称为拉普拉斯校准或拉普拉斯估计法。 </p>
<h4 id="支持向量机SVM"><a href="#支持向量机SVM" class="headerlink" title="支持向量机SVM"></a>支持向量机SVM</h4><p>思想：二分类，目标是使得距离超平面最近的点到超平面最远</p>
<p> <a target="_blank" rel="noopener" href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/31886934">https://zhuanlan.zhihu.com/p/31886934</a> </p>
<p>超平面</p>
<p>几何间隔：</p>
<p> <a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.bilibili.com/video/BV154411i74C?p=2">https://www.bilibili.com/video/BV154411i74C?p=2</a> </p>
<script type="math/tex; mode=display">
\gamma_{i}=y_{i}\left(\frac{\boldsymbol{w}}{\|\boldsymbol{w}\|} \cdot \boldsymbol{x}_{i}+\frac{b}{\|\boldsymbol{w}\|}\right)</script><p>右边部分是点到直线的距离公式不带绝对值的一部分</p>
<p>$\gamma_{i}$是同比例缩放到一个规范的值，并不会影响在几何中的表现:</p>
<p>w+b——2w+2b</p>
<p>这个公式就是为了去掉哦绝对值，因为：</p>
<script type="math/tex; mode=display">
\begin{array}{l}y(x)=w^{T} \Phi(x)+b \\y\left(x_{i}\right)>0 \Leftrightarrow y_{i}=+1 \\y\left(x_{i}\right)<0 \Leftrightarrow y_{i}=-1\end{array} \text { 可推出 } y_{i} \cdot y\left(x_{i}\right)>0</script><p>y是分类标签</p>
<p>  <strong>计算目标是求得w,b使得距离超平面最近的点到超平面最远</strong></p>
<p>推导过程：</p>
<p> <a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.yuque.com/books/share/f4031f65-70c1-4909-ba01-c47c31398466/pdv5ry">https://www.yuque.com/books/share/f4031f65-70c1-4909-ba01-c47c31398466/pdv5ry</a> </p>
<p> <a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.bilibili.com/video/BV1aE411o7qd?p=30">https://www.bilibili.com/video/BV1aE411o7qd?p=30</a> </p>
<p>以下是硬间隔</p>
<p>应用过程：</p>
<p>定义超平面：$0=w^{T} x+b$</p>
<p>约束条件：$\text {s.t. } y_{i}\left(w^{T} x_{i}+b\right)&gt;0$</p>
<p>应用拉格朗日以及对偶问题：$L(w, b, \lambda)=\frac{1}{2} w^{T} w+\sum_{i=1}^{N} \lambda_{i}\left(1-y_{i}\left(w^{T} x_{i}+b\right)\right)$</p>
<p>原问题等价于：</p>
<script type="math/tex; mode=display">
\underset{w, b}{\operatorname{argmin}} \max _{\lambda} L\left(w, b, \lambda_{i}\right) \text { s.t. } \lambda_{i} \geq 0</script><p>对偶问题是</p>
<script type="math/tex; mode=display">
\max _{\lambda_{i}} \min _{w, b} L\left(w, b, \lambda_{i}\right) \text { s.t. } \lambda_{i} \geq 0</script><p>求导得到对偶函数：</p>
<script type="math/tex; mode=display">
\max _{\lambda}-\frac{1}{2} \sum_{i=1}^{N} \sum_{j=1}^{N} \lambda_{i} \lambda_{j} y_{i} y_{j} x_{i}^{T} x_{j}+\sum_{i=1}^{N} \lambda_{i}, \text { s.t. } \lambda_{i} \geq 0</script><p>KKT条件：</p>
<p> 原问题和对偶问题满足强对偶关系的充要条件为其满足 KKT 条件： </p>
<script type="math/tex; mode=display">
\begin{array}{l}
\frac{\partial L}{\partial w}=0, \frac{\partial L}{\partial b}=0 \\
\lambda_{k}\left(1-y_{k}\left(w^{T} x_{k}+b\right)\right)=0(\text {slackness complementary}) \\
\lambda_{i} \geq 0 \\
1-y_{i}\left(w^{T} x_{i}+b\right) \leq 0
\end{array}</script><p>最佳参数：</p>
<script type="math/tex; mode=display">
\begin{array}{c}
\hat{w}=\sum_{i=1}^{N} \lambda_{i} y_{i} x_{i} \\
\hat{b}=y_{k}-w^{T} x_{k}=y_{k}-\sum_{i=1}^{N} \lambda_{i} y_{i} x_{i}^{T} x_{k}, \exists k, 1-y_{k}\left(w^{T} x_{k}+b\right)=0
\end{array}</script><p>非线性的向量机</p>
<h4 id="K均值聚类"><a href="#K均值聚类" class="headerlink" title="K均值聚类"></a><strong>K均值聚类</strong></h4><p>相似度量方法：</p>
<p> <a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.cnblogs.com/baby-lily/p/10680617.html">https://www.cnblogs.com/baby-lily/p/10680617.html</a> </p>
<p> <a target="_blank" rel="noopener" href="https://blog.csdn.net/qiao_lili/article/details/83384476">https://blog.csdn.net/qiao_lili/article/details/83384476</a> </p>
<p>算法的流程如下：</p>
<p>1.输入数据集合和类别数K；</p>
<p>2.随机分配类别中心点的位置；</p>
<p>3.将每个点放入离它最近的类别中心点所在的集合；</p>
<p>4.移动类别中心点到它所在的集合—- 将每个类别中心更新为隶属该类别的所有样本的均值。 </p>
<p>5.转到第3步，直至收敛。</p>
<p><strong>代码的实现</strong></p>
<h3 id="4-数据降维："><a href="#4-数据降维：" class="headerlink" title="4.数据降维："></a>4.数据降维：</h3><p> <a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.jianshu.com/p/891573e71f82">https://www.jianshu.com/p/891573e71f82</a> </p>
<p><strong>低方差过滤器：</strong></p>
<p>方差太小不利于分类，删去</p>
<p><strong>高相关过滤器：</strong></p>
<p>有两个变量高度相似，删去其中一个</p>
<p><strong>随机森林：</strong></p>
<p>？？</p>
<p><strong>反向特征消除：</strong></p>
<p>就是消除对模型性能形象小的变量</p>
<p><strong>正向特征选择：</strong></p>
<p> 从一个开始，每次添加一个变量，保留产生最高性能增长的变量 </p>
<p><strong>因子分析：</strong></p>
<p>在因子分析技术中，变量按其相关性进行分组，即特定组内的所有变量之间具有高度相关性，但往往与其他组的变量之间相关性较低。在这里，每个组都被称为一个因子。与原始数据维度相比，这些因子的数量很少。但是，这些因子往往很难观察到</p>
<p><strong>主成分分析：</strong></p>
<ul>
<li>主成分是原始变量的线性组合</li>
<li>提取主成分的方法是，第一主成分解释数据集中的最大方差</li>
<li>第二主成分试图解释数据集中的剩余方差，并与第一主成分不相关</li>
<li>第三主成分试图解释前两个主成分无法解释的方差等，以此类推</li>
</ul>
<p><strong>独立成分分析：</strong></p>
<p><strong>基于投影的方法</strong>：数据流形是什么</p>
<p><strong>t-分布式随机邻域嵌入（t-SNE）</strong></p>
<p>局部方法：它们将流形上的附近点映射到低维表示中的附近点。</p>
<p>全局方法：他们试图在所有尺度上保持几何，即将流形上的附近点映射到低维表示中的附近点以及将远处的点映射到远点上。</p>
<p>t-SNE是能够同时保留数据的本地和全局结构的少数算法之一</p>
<p>计算了高维空间和低维空间中点的概率相似度</p>
<p> <strong>UMAP</strong></p>
<p>t-SNE在大型数据集上工作表现很好，但它也有它的局限性，例如丢失大型的信息，计算时间慢，无法有意义地表示非常大的数据集。统一流形近似和投影（UMAP）是一种降维技术，与t-SNE相比，可以保留尽可能多的本地数据结构和全局数据结构，并且运行时间更短。听起来很有趣，对吧。</p>
<p>UMAP的一些主要优势是：</p>
<ul>
<li>它可以毫不费力地处理大型数据集和高维数据</li>
<li>它结合了可视化的强大功能和减少数据维度的能力</li>
<li>除了保留本地结构外，它还保留了数据的全局结构。UMAP将流形上的附近点映射到低维表示中的附近点，并对远点进行相同的映射</li>
</ul>
<p><img src="https://gitee.com/moluggg/image/raw/master/img/20200706215415.png"/></p>
<h3 id="试题："><a href="#试题：" class="headerlink" title="试题："></a>试题：</h3><p>1.数据降维的方式有哪些？（6种）</p>
<p>2.描述朴素贝叶斯算法步骤</p>
<p>3.支持向量机的步骤</p>
<p>4.无监督学习与强化学习，监督学习的联系与区别</p>
<p>5.马尔科夫算法描述</p>
<h2 id="二，深度学习"><a href="#二，深度学习" class="headerlink" title="二，深度学习"></a>二，深度学习</h2><p>l 掌握深度学习概论，包括人工智能、机器学习、深度学习的关系；常见的深度学习网络结构；深度学习单层、浅层、<strong>深层网络</strong>的实现方式；（会手写一个神经网络）</p>
<p>l 掌握卷积神经网络，包括卷积神经网络原理及经典模型、卷积的数学意义与计算过程、卷积运算、池化及经典网络的配置方式；</p>
<p>l 熟悉循环神经网络，包括循环神经网络原理及经典模型；文本和序列的深度模型；</p>
<p>l 了解深度生成模型与生成对抗网络。</p>
<p>1.深度学习与机器学习，人工智能的关系</p>
<p> 深度学习的概念：</p>
<p> 度学习(DL, Deep Learning)是<a target="_blank" rel="noopener" href="https://baike.baidu.com/item/机器学习/217599">机器学习</a>(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——<a target="_blank" rel="noopener" href="https://baike.baidu.com/item/人工智能/9180">人工智能</a>(AI, Artificial Intelligence)。 </p>
<p> 深度学习是学习<a target="_blank" rel="noopener" href="https://baike.baidu.com/item/样本数据/12726279">样本数据</a>的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，<a target="_blank" rel="noopener" href="https://baike.baidu.com/item/图像/773234">图像</a>和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。</p>
<p>三者发的关系：</p>
<p><img src="https://gitee.com/moluggg/image/raw/master/img/20200708084647.png"/></p>
<p>2.常见的深度学习网络结构</p>
<p> <a target="_blank" rel="noopener" href="https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458">https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458</a> </p>
<p>RNN ：（循环神经网络）</p>
<p> <a target="_blank" rel="noopener" href="https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458">https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458</a> </p>
<p>已经学习了</p>
<p> <strong>LSTM 和递归神经网络</strong>（找时间去学习）</p>
<p>卷积神经网络：</p>
<p>•LeNet，这是最早用于数字识别的CNN<br> •AlexNet， 2012 ILSVRC比赛远超第2名的CNN，比<br> •LeNet更深，用多层小卷积层叠加替换单大卷积层。<br> •ZF Net， 2013 ILSVRC比赛冠军<br> •GoogLeNet， 2014 ILSVRC比赛冠军<br> •VGGNet， 2014 ILSVRC比赛中的模型，图像识别略差于GoogLeNet，但是在很多图像转化学习问题(比如object detection)上效果奇好</p>
<p> <a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.cs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/">https://www.cs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/</a> </p>
<p>弄清维度关系</p>
<p>局部感知，多卷积核</p>
<p>权值共享的好处</p>
<pre><code>学会tensorflow配置卷积神经网络
</code></pre><p>1</p>

      
       <hr><span style="font-style: italic;color: gray;"> 转载请注明来源，欢迎对文章中的引用来源进行考证，欢迎指出任何有错误或不够清晰的表达。可以在下面评论区评论，也可以邮件至 2572876783@qq.com </span>
    </div>
</article>


<p>
    <a  class="dashang" onclick="dashangToggle()">💰</a>
</p>






    
        <!-- MathJax配置，可通过单美元符号书写行内公式等 -->
<script type="text/x-mathjax-config">
    MathJax.Hub.Config({
    "HTML-CSS": {
        preferredFont: "TeX",
        availableFonts: ["STIX","TeX"],
        linebreaks: { automatic:true },
        EqnChunk: (MathJax.Hub.Browser.isMobile ? 10 : 50)
    },
    tex2jax: {
        inlineMath: [ ["$", "$"], ["\\(","\\)"] ],
        processEscapes: true,
        ignoreClass: "tex2jax_ignore|dno",
        skipTags: ['script', 'noscript', 'style', 'textarea', 'pre', 'code']
    },
    TeX: {
        equationNumbers: { autoNumber: "AMS" },
        noUndefined: { attributes: { mathcolor: "red", mathbackground: "#FFEEEE", mathsize: "90%" } },
        Macros: { href: "{}" }
    },
    messageStyle: "none"
    });
</script>
<!-- 给MathJax元素添加has-jax class -->
<script type="text/x-mathjax-config">
    MathJax.Hub.Queue(function() {
        var all = MathJax.Hub.getAllJax(), i;
        for(i=0; i < all.length; i += 1) {
            all[i].SourceElement().parentNode.className += ' has-jax';
        }
    });
</script>
<!-- 通过连接CDN加载MathJax的js代码 -->
<script type="text/javascript" async
        src="//cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@2.7.8/unpacked/MathJax.js?config=TeX-MML-AM_CHTML">
</script>
<input type="hidden" id="MathJax-js"
        value="//cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@2.7.8/unpacked/MathJax.js?config=TeX-MML-AM_CHTML">
</input>
    




    </div>
    <div class="copyright">
        <p class="footer-entry">
    ©2016-2020 MOLU
</p>
<p class="footer-entry">Built with <a href="https://hexo.io/" target="_blank">Hexo</a> and <a href="https://github.com/yelog/hexo-theme-3-hexo" target="_blank">3-hexo</a> theme</p>

    </div>
    <div class="full-toc">
        <button class="full" data-title="切换全屏 快捷键 s"><span class="min "></span></button>
<a class="" id="rocket" ></a>

    </div>
</div>

<div class="hide_box" onclick="dashangToggle()"></div>
<div class="shang_box">
    <a class="shang_close"  onclick="dashangToggle()">×</a>
    <div class="shang_tit">
        <p>Help us with donation</p>
    </div>
    <div class="shang_payimg">
        <div class="pay_img">
            <img src="/img/alipay.jpg" class="alipay" title="扫码支持">
            <img src="/img/weixin.jpg" class="weixin" title="扫码支持">
        </div>
    </div>
    <div class="shang_payselect">
        <span><label><input type="radio" name="pay" checked value="alipay">alipay</label></span><span><label><input type="radio" name="pay" value="weixin">weixin</label></span>
    </div>
</div>


</body>
<script src="/js/jquery.pjax.js?v=1.1.0" ></script>

<script src="/js/script.js?v=1.1.0" ></script>
<script>
    var img_resize = 'default';
    function initArticle() {
        /*渲染对应的表格样式*/
        
            $("#post .pjax table").addClass("green_title");
        

        /*渲染打赏样式*/
        
        $("input[name=pay]").on("click", function () {
            if($("input[name=pay]:checked").val()=="weixin"){
                $(".shang_box .shang_payimg .pay_img").addClass("weixin_img");
            } else {
                $(".shang_box .shang_payimg .pay_img").removeClass("weixin_img");
            }
        })
        

        /*高亮代码块行号*/
        

        /*访问数量*/
        
        $.getScript("//busuanzi.ibruce.info/busuanzi/2.3/busuanzi.pure.mini.js");
        

        /*代码高亮，行号对齐*/
        $('.pre-numbering').css('line-height',$('.has-numbering').css('line-height'));

        
        
    }

    /*打赏页面隐藏与展示*/
    
    function dashangToggle() {
        $(".shang_box").fadeToggle();
        $(".hide_box").fadeToggle();
    }
    

</script>

<!--加入行号的高亮代码块样式-->

<!--自定义样式设置-->
<style>
    
    
    .nav {
        width: 542px;
    }
    .nav.fullscreen {
        margin-left: -542px;
    }
    .nav-left {
        width: 120px;
    }
    
    
    @media screen and (max-width: 1468px) {
        .nav {
            width: 492px;
        }
        .nav.fullscreen {
            margin-left: -492px;
        }
        .nav-left {
            width: 100px;
        }
    }
    
    
    @media screen and (max-width: 1024px) {
        .nav {
            width: 492px;
            margin-left: -492px
        }
        .nav.fullscreen {
            margin-left: 0;
        }
    }
    
    @media screen and (max-width: 426px) {
        .nav {
            width: 100%;
        }
        .nav-left {
            width: 100%;
        }
    }
    
    
    .nav-right .title-list nav a .post-title, .nav-right .title-list #local-search-result a .post-title {
        color: #383636;
    }
    
    
    .nav-right .title-list nav a .post-date, .nav-right .title-list #local-search-result a .post-date {
        color: #5e5e5f;
    }
    
    
    .nav-right nav a.hover, #local-search-result a.hover{
        background-color: #e2e0e0;
    }
    
    

    /*列表样式*/
    

    /* 背景图样式 */
    
    


    /*引用块样式*/
    

    /*文章列表背景图*/
    

    
</style>







</html>
